Google Analytics (GA) und Google Customer Search Engine (CSE)

[Mein guter Freund Alexander Zug hat mich gebeten einen Gastbeitrag auf meinen Blog zu veröffentlichen. Dies tue ich jetzt hiermit, das ganze ist zu folgendem Thema: Google Analytics (GA) und Google Customer Search Engine (CSE) am Beispiel von Preisschau: On-Page-Faktor „Optimaler Suchindex“ – Ein Anwenderbericht]

Google verbessert von Monat zu Monat die Interoperabilität seiner einzelnen Produkte. Seit längerer Zeit bereits kann man mit Google Analytics auch die Google Site Search tracken.

Das ist einfach möglich in dem in den Analytics Settings > Profile Settings der Parameter Site Search aktiviert wird. Um die Analytics-Ergebnisse insbesondere bei den Suchwörtern nicht zu verfälschen, sollte im Parameter „Exclude URL Query Parameters“ noch die folgenden Attribute definiert werden (cx, cof, sa). Diese drei Suchattribute benutzt die CSE für die Session-ID, Lage der Werbeblöcke sowie dem Submitvalue, deren Werte bei der Analyse im späteren Verlauf keine Rolle spielen sollen.

Nun wird die Customer Search Engine über Analytics überwacht, sofern man denn eine CSE eingerichtet hat. Das Einrichten einer CSE ist denkbar einfach, wie bei vielen anderen Google-Applikationen. Auf der Seite http://www.google.de/coop/cse/ kann man mit seinem Google-Account beliebig viele Suchmaschinen einrichten. Die angepasste Suchmaschine kann mehrere Zwecke erfüllen. Sie kann beispielsweise eine persönliche Website, ein Blog, eine spezielle Interessensgruppe oder ein Unternehmensauftritt durchsuchen.

Ich habe mich dafür entschieden eine Meta-Preissuchmaschine wie http://www.preisschau.de als Beispiel heranzuziehen CSE mit Analytics zu verknüpfen, und die Ergebnisse von Analytics zu Verbesserung der Suchmaschinenseite zu nutzen.

Genug der einleitenden Worte! Habe ich bereits auf meinem XLXP-Blog über den On-Page Faktor „SEO-Format“ ausführlich berichtet, komme ich heute zu einem weiteren wichtigen On-Page-Faktor der Preisschau-Suchmaschinenoptimierung: die Optimierung des Suchindices selbst.

Natürlich sollte der Suchindex bei Preisschau nur Ergebnisse liefern in denen der Preis des Wunschproduktes dem Kunden offensichtlich angezeigt wird. Wird SEO-Format optimal angewendet, so ist dieser bereits im HTML-Tag „title“ des Online-Shops oder der Preisvergleichsseite enthalten. Doch leider tappen viele dieser Anbieter noch heute im Dunkeln, wenn sie dem semantischen Web (Web 2.0 oder gar 3.0?) Leben einhauchen sollen ja besser wollten.

Also sind wir bei Preisschau darauf angewiesen durch trickreiches in- und exkludieren von sogenannten URL-Pattern, sowie Priorisierung, die optimale Mischung in den Suchergebnissen auf sämtliche Suchbegriffe zu erzielen:

Lasst mich bitte ein Beispiel vom Preisvergleichs-Service guenstiger.de wählen, aus zwei Gründen. Ersten haben die guenstiger.de-Macher bereits heute SEO-Format verstanden und wenden es sehr gut an. Im HTML-Title einer Produktvergleichsseite sind die wesentlichen Informationen (Produktname, Preis, Datum, Hinweis zu den Versandkosten etc.) bereits heute enthalten. Zum anderen kann man am Beispiel von guenstiger.de sehr schön das in- und exludieren von URL-Pattern in der CSE demonstrieren, um an die wesentlichen Preisinformationen zu gelangen.

Generell ist der komplette GSI von www.guenstiger.de bei preisschau.de als URL inkludiert.

Nun muss durch geschicktes exkludieren der Teil von guenstiger.de aus dem GSI gefiltert werden, der nicht die relevanten Informationen enthält die der Nutzer bei preisschau.de als Meta-Preissuchmaschine erwartet.

So sind die guenstiger.de-Bereiche „preisreminder“, „prodmeinungdetail“ oder auch „meinungslist“ inhaltlich sehr wertvoll, doch bringen Sie im Fall von Preisschau keinen Mehrwert. Daher werden diese URL-Bereiche durch ein offenes URL-Pattern vom GSI ausgeschlossen.

Wie hilft nun Google Analytics in diesem Optimierungs-Prozess des On-page-Faktors Suchindex? Tagtäglich nutzen Interessenten und Konsumenten den kostenfreien Suchdienst preisschau.de und die dabei eingegeben Key- bzw. Suchworte werden durch GA aufgezeichnet. 

Nun kann man sich mittels benutzerdefiniertes Reporting einen eigenen Bericht in GA bauen, der z.B. die Suchbegriffe pro Stadt anzeigt und sie ins Verhältnis zu den Suchzugriffen und den weiteren Messdaten setzt oder die Standardreports zur „Website-Suche“ nutzen. 

Jetzt folgt die Analyse der eingegeben Suchbegriffe im Sinne der Suchoptimierung. So wurde in einem Zeitintervall häufiger nach dem Produktnamen 40z4500 gefahndet.

40z4500 ist ein LCD/TFT-Fernseher von Sony, wie sich schnell nach der Eingabe über preisschau.de herausstellt. Auf den ersten Plätzen des preisschau-Suchindex (pSI ) finden sich idealo.de sowie guenstiger.de. Auch hier sieht der Interessierte hat guenstiger.de wiederum die Nase vorn, da der Preis direkt im Title der Produktseite genannt wird, nämlich ab € 1.442,00: Auch idealo schafft es im Sichtfeld des Suchergebnisses den Preis darzustellen (€ 1.439,24). Preistrend hingegen glänzt durch Abwesenheit der wichtigsten Information, dem Preis selbst.

Die weitere Suche anderer Produkte ergibt, dass ausnahmslos alle Produktseiten bei Preistrend.de ohne Preisinformationen im Suchindex existieren. Dieser Fall ist eindeutig und Preistrend wird bis auf weiteres aus dem pSI verbannt. Die GSE erlaubt es natürlich auch nur speziellen URL-Pattern auszuschließen, so dass in diesem Fall LCD/TFT-Fernseher 40z4500 auch hätte differenziert werden können.

So ermöglicht Google Analytics mit der Verknüpfung der Customer Search Engine nicht nur den Suchindex einer Webseite sukzessive zu verbessern, sondern die Optimierungs-Aktionen auch kunden- und nutzergerichtet auszuführen.